Pinecone эсвэл Qdrant: p99 хурд уу, өөрийн дэд бүтэц үү

RAG эсвэл утгын хайлтын системд кластерийн ажиллагааг үйлчилгээ үзүүлэгчид даатгах нь чухал бол Pinecone, байршуулалт болон өгөгдлийн хяналтаа өөртөө авах шаардлагатай бол Qdrant илүү тохирно. Pinecone Database-ийн тайлбарт удирдлагатай хайлт, metadata шүүлтүүр, их унших ачаалалд зориулсан нөөц болон байгууллагын өөрийн үүлэн дансанд байрлуулах BYOC сонголтыг дурдсан. Тиймээс Pinecone-ийг сонгох нь байршуулалтын бүх хяналтаас татгалзана гэсэн үг биш; харин үйлчилгээний загвар, түүнд ногдох төлбөрийг сонгоно гэсэн үг.

Qdrant-ийн байршуулалтын тоймд нээлттэй эхтэй өөрөө ажиллуулах хувилбараас гадна Managed Cloud, өөрийн кластертай Hybrid Cloud болон Private Cloud багтдаг. Иймээс хоёр бүтээгдэхүүнийг зөвхөн «managed эсвэл self-host» гэж хоёр хуваах нь дутуу: Qdrant-д ч удирдлагатай үйлчилгээ бий, Pinecone-д ч өөрийн үүлэн орчны сонголт бий. Шийдвэр гаргах гол ялгаа нь өгөгдөл хаана байх, кластерийг хэн ажиллуулах, шаардлагатай хайлтын чанарыг ямар саатал болон нийт өртгөөр хүргэхэд оршино.

p99 хурдыг шүүлтүүртэй recall-тай хамт үзнэ

p99 саатал гэдэг нь хэмжсэн хүсэлтүүдийн 99 хувь багтсан хугацааны босго юм. Дундаж хугацаа боломжийн байсан ч үлдсэн удаан хүсэлт хэрэглэгчид мэдрэгдэж болно. Харин ойролцоо хөрш хайлт тохирох баримтыг дутуу олсноор хурд нэмэгдсэн бол тэр давуу тал RAG-ийн хариултын чанарт туслахгүй. Ижил баримт, ижил metadata шүүлтүүр, ойролцоо recall түвшин, ижил зэрэгцээ ачаалалтай үр дүн л p99-ийн зөрүүг тайлбарлах суурь болно.

Inductivee-ийн нийтэлсэн хэмжилтэд 10 сая векторт өөрөө байршуулсан Qdrant 1.10-ийн шүүлтүүртэй хайлтын p99 6.1 мс, Pinecone Serverless-ийнх 8.4 мс; 100 сая векторт тус бүр 18.4 ба 22.1 мс, filtered Recall@10 нь 0.97 ба 0.96 гэжээ. Туршилтад 768 хэмжээст вектор, 15–25 хувийн шүүлтүүрийн сонголт ашигласан бөгөөд өөрөө байршуулсан системийг AWS-ийн дэд бүтцэд, managed системийг үйлчилгээний тохирох багцад ажиллуулсан. Recall-ын утга яг адил биш, байршуулалтын орчин ч ялгаатай тул эдгээр миллисекунд бүх RAG системд давтагдах баталгаа биш. Нийтлэл Qdrant-ийн тухайн тохиргооны хурдыг, Pinecone Serverless-ийн ажиллагааны энгийн байдлыг тус тусын давуу тал гэж үнэлсэн.

Шүүлтүүр нь жишээлбэл хэрэглэгчид хамаарах баримт, баримтын төрөл эсвэл огноогоор хайлтын хүрээг тогтооно. Qdrant-д шүүх талбарын payload индекс хайлтын графтай уялддаг; талбарыг их хэмжээний өгөгдөл оруулсны дараа индексжүүлбэл графыг дахин боловсруулах ажил гарч болно. Pinecone мөн metadata-гаар үр дүнг нарийсгадаг. Шүүлтүүрийн сонголт өөрчлөгдөхөд хайх нэр дэвшигчдийн тоо, унших ажиллагаа өөрчлөгдөнө. Иймээс шүүлтүүргүй хүсэлтийн хурдыг олон хэрэглэгчтэй, эрхээр тусгаарласан RAG системийн хурд гэж шууд авч болохгүй.

10 сая векторын жишиг: хадгалалт бага, ажиллагааны цаг үнэтэй

Нөхцөлт тооцоо авъя: 10 сая баримтын хэсэг бүр нэг 768 хэмжээст, 32 битийн вектортой бол зөвхөн тоон координат 30.7 ГБ орчим эзэлнэ. Энэ нь 10 сая × 768 × 4 байтын арифметик бөгөөд metadata, хайлтын индекс, нөөц хуулбар, түр өгөгдөл багтаагүй. Баримтын хэсгийн хэмжээ эсвэл нэг хэсэгт хадгалах векторын тоо өөр бол энэ суурь хэмжээ ч өөрчлөгдөнө. Тиймээс векторын тоог дангаар нь сарын нэхэмжлэлтэй дүйцүүлэх боломжгүй.

Энэ жишигт хайлт цөөн, ачаалал үе үе өсдөг, кластер хариуцах инженерийн цаг хомс багт Pinecone-ийн удирдлагатай загвар хэрэгтэй байж болно. Өөрийн дэд бүтэц, хяналт болон сэргээх ажиллагааны багтай байгууллага Qdrant-ийн индекс, санах ой, дискний хэрэглээг өөрийн шаардлагад тааруулах боломжтой. Гэхдээ self-host зардалд виртуал машин эсвэл серверээс гадна хяналт, шинэчлэлт, нөөцлөлт, алдаа гарсны дараах сэргээх ажил орно. Өөрийн ажилтны энэ цагийг тэг гэж үзвэл хоёр хувилбарын нийт өртгийг буруу харьцуулна.

10 сая векторын хувьд нийт өртгийг нэг ижил сарын хүсэлтийн тоо, бичилтийн хэмжээ, хадгалалтын хугацаа, шаардах хүртээмжээр тооцох ёстой. Хүсэлт цөөн байх үеийн нөөцийн зардал ба оргил ачааллыг даах нөөц хоёр self-host орчинд зэрэг хамаарна; удирдлагатай үйлчилгээнд хэрэглээний тооцоо болон сонгосон багц нөлөөлнө. p99-ийн босгыг сулруулж хямд хувилбар гаргасан тооцоо нь ижил үйлчилгээний өртөг биш. Шүүлтүүртэй хайлтын recall-ыг ч ижил зорилтот түвшинд барих хэрэгтэй.

100 сая векторын жишиг: индекс, хуулбар, сэргээх ажил нэмэгдэнэ

Ижил нөхцөлт тооцоог 100 сая векторт шилжүүлэхэд түүхий координат 307.2 ГБ орчим болно. Энэ нь индекс, metadata болон нөөц хуулбар нэмэхээс өмнөх хэмжээ тул бодит хадгалалт илүү их байна. Qdrant-д вектор, индексийг дискэнд байрлуулах сонголт бий; санах ойн хэрэгцээ буурах боловч хайлтын явцад дискнээс унших нь удаан хүсэлтүүдэд нөлөөлж болно. Хуваарилалт болон хуулбар нь хүртээмжийг сайжруулахын зэрэгцээ тооцоолох нөөц, хадгалалт, кластерийн ажиллагааны ажлыг нэмнэ.

Нийтлэгдсэн хэмжилтийн 100 сая векторын сарын өртгийн мөрөнд Qdrant self-host ойролцоогоор 280 ам.доллар, Pinecone Serverless ойролцоогоор 650 ам.доллар гэж өгсөн. Эдгээр нь өөр дэд бүтэц, өөр төлбөрийн загвартай тоонууд бөгөөд инженерийн цаг, хуулбар, сүлжээ, сэргээх шаардлагыг ижил хүрээнд багтаасан нь тодорхой биш. Тиймээс 370 ам.долларын зөрүүг бэлэн хэмнэлт гэж үзэх үндэсгүй. Харин нөхцөлт босго болгож болно: self-host хувилбарын нэмэлт ажиллагаа болон бусад орхигдсон зардал сард 370 ам.доллараас давбал тэр хоёр нийтлэгдсэн суурь дүнгийн дараалал урвана.

Энд p99, recall, өртгийг нэг хүснэгтийн тусдаа багана гэж ойлгох нь тустай. Хурдан боловч хэрэгтэй баримтыг цөөн олдог тохиргоо, эсвэл хямд боловч шаардлагатай хуулбаргүй кластер нь ижил ажлын ачааллыг хангаагүй. Харин санах ой ихээр ашиглах, индексийн параметр өөрчлөх, унших нөөц нэмэх нь хайлтын үр дүнд нөлөөлөхийн хамт төлбөрийг өсгөнө. Иймээс 100 сая векторын сонголтод нэг хэмжилтийн ялагчийг авах бус, шаардах үйлчилгээний түвшинд хүрсэн тохиргоонуудын нийт өртгийг зэрэгцүүлэх нь бодитой.

Үнийн загварыг ижил нөхцөлд буулгана

Pinecone-ийн үнийн хуудсанд Standard багцын сарын хамгийн бага хэрэглээ 50 ам.доллар, Enterprise-ийнх 500 ам.доллар гэж заасан. Эдгээр нь 10 сая эсвэл 100 сая вектор хадгалах тогтмол үнэ биш; хэрэглээ өсвөл түүнээс дээш төлбөр гарна. Мөн BYOC нь Enterprise-ийн боломж бөгөөд энгийн serverless үйлчилгээний үнийг өөрийн үүлэн дансанд байрлуулах хувилбарын төсөвтэй шууд адилтгаж болохгүй. Унших, бичих, хадгалах хэрэглээний хэмжээ сонгосон нөхцөлөөс хамаарна.

Qdrant Cloud-ийн төлбөрийн тайлбар кластерийг CPU, санах ой, дискний хэрэглээгээр үнэлж, өөрийн орчинд ажиллуулахад Hybrid Cloud хувилбарыг заадаг. Өөрөө байршуулсан нээлттэй эхтэй хувилбарын үйлчилгээний захиалга болон Qdrant Cloud-ийн кластерийн төлбөрийг нэг зүйл гэж үзэж болохгүй. Эхнийхэд байгууллага дэд бүтэц, инженерийн хөдөлмөрөө шууд хариуцна; хоёр дахь хувилбарт ашигласан нөөцийн төлбөр гарна. Харьцуулах нийт өртөгт хадгалалт, унших ба бичих ачаалал, сүлжээ, хуулбар, дэмжлэг болон сэргээх ажиллагааг нэг хугацаанд багтаана.

Өгөгдлийн байрлал шийдвэрийг өөрчилж болно

Монгол дахь байгууллагад өгөгдөл ямар орчинд байрлах, сүлжээний хандалт болон түлхүүрийг хэн удирдах нь хурд, үнээс өмнөх шаардлага байж болно. Qdrant-ийн өөрөө байршуулдаг болон өөрийн кластертай хувилбарууд өгөгдлийг байгууллагын орчинд байлгах боломж олгоно; үүний хариуд ажиллагааны хариуцлага нэмэгдэнэ. Pinecone-ийн BYOC ч байгууллагын үүлэн дансанд ажиллах сонголт боловч үүнийг өөрийн сервер дээр Pinecone-ийг бие даан суурилуулах эрхтэй адилтгаж болохгүй. Байршлын шаардлагыг хангаж буй хувилбаруудын дунд л хурд, нийт өртгийг харьцуулах утгатай.

Ингэснээр сонголтын шалгуур тодорхой болно. Ажиллуулах багийн цаг хамгийн хомс, байршуулалтын шаардлага нь удирдлагатай орчинд нийцэж байвал Pinecone-ийн үнэ цэнэ нэмэгдэнэ. Өгөгдөл болон тохиргоог өөрийн дэд бүтцэд барих шаардлага давамгайлж, кластер хариуцах нөөц байгаа бол Qdrant хүчтэй сонголт болно. Аль ч тохиолдолд хэрэглэгчид харагдах үр дүнг шийдэх тоо нь ганц p99 биш: тухайн шүүлтүүрийн нөхцөлд хэрэгтэй баримтыг олсон recall болон тэр түвшнийг хадгалах нийт сарын өртөг юм.

Мөн уншаарай:

• LangChain эсвэл LlamaIndex: RAG-ийн чанарыг framework дангаараа шийдэхгүй
• NetApp өөрийн LLM-ээ холбоно: автомат засвар бодлогын хашаанаас гарахгүй
• RAG эсвэл fine-tuning: шинэ баримтыг загварт цээжлүүлэх шаардлагагүй